基于Eigen库的离散拉普拉斯平滑(Discretized Laplacian Smoothing)的C++非稀疏矩阵实现

最新推荐文章于 2022-09-30 09:30:49 发布
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分类专栏： Eigen 文章标签： 离散拉普拉斯平滑项 Discretized Laplacia 非稀疏实现 Eigen
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ye_shen_wei_mian/article/details/51474550
本文介绍了如何使用Eigen库在C++中实现离散拉普拉斯平滑项，主要应用于图像平滑处理。内容包括C++代码复现Deng Cai在Matlab中的算法，以及对离散拉普拉斯平滑项的原理参考。文章还提到了C++实现中可能遇到的问题，如内存占用和Eigen库版本问题。

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离散拉普拉斯平滑很多时候被用于图像的平滑处理，在一些论文的cost function里面也可以见到离散拉普拉斯平滑项，本文就离散的拉普拉斯平滑项进行基于Eigen库的非稀疏矩阵的C++实现。

离散拉普拉斯平滑项的实现原理可以参考Deng Cai（蔡登）大神的《Learning a Spatially Smooth Subspace for Face Recognition》，蔡登的主页是 http://www.cad.zju.edu.cn/home/dengcai/ ，而离散拉普拉斯平滑项的具体原理可能就要参考Finbarr O'Sullivan的《DISCRETIZED LAPLACIAN SMOOTHING BY FOURIER  METHODS

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